Lysimeter and field experiments were conducted in Sandy Loam to establish a simple estimation model for evapotranspiration (ET) of soybean for three years (l984-1986). Potential ET (PET) could be estimated by the eq.1 using Pan-evaporation (Eo) and was ranged from 1.1 to 4.6 mm/day during the experiments. PET (mm/day)=1.348+0.573 Eo …(1) Crop coefficient (Kc=maximum ET/PET) could be estimated by the eq.2 using Growth degree (G=days after planting/total growing days) and was ranged from 0.2 to 1.1 and from 0.6 to 1.4 for monoculture cropping and double cropping followed by barley, respectively, during the experiments. Monoculture : Kc=0.016+3.719 G-3.224 G$^2$…(2), Double cropping : Kc=0.609+2.014 G-2.120 G$^2$…(2). However, the maximum Kc was shown when G was about 50% and 40% for the monoculture and the double cropping, respectively. Soil water coefficient (f=AET/maximum ET) could be estimated by the eq.3 using soil water tension (Ψ) in 15cm depth. and it was decleased to 0.2 when Ψ was 10 bar. f=0.755-0.537 log │Ψ│…(3) Consequentially, the model to estimate the Actual ET (AET) of soybean was determined as eq.4 with the correction coefficient of -0.380. AET(mm/day)=PETㆍKcㆍf -0.380 …(4) The estimated AET were compared with the measured AET to verify the model established above. The average deviation of the estimated ET(AET) was 0.5782$\pm$0.338 (mm/day), and it would be within reasonable confidence range.
In 1998, Food and Agriculture Organization addressed that FAO Modified Penman method possibly overestimates consumptive use of water comparing to the measured reference crop evapotranspiration (PET) and Penman-Monteith method can be better choice for accurate PET estimation. Nevertheless it is still difficult to find research efforts about paddy rice crop coefficient for Penman-Monteith method. This study aims to estimate paddy rice crop coefficients for Penman-Monteith method. To estimate the crop coefficients, measured evapotranspiration data during 1982-1986 were used. The average Penman-Monteith crop coefficients for transplanted paddy rice were ranged in $0.78\;{\sim}\;1.58$.
In order to provide basic information for the estimation of evapotranspiration for grass (Joycia Japonica), both field lysimeter experiment and model prediction were performed to estimate daily ET Various methods were used to predict daily reference crop ET and crop coefficients. Measured mean daily ET during the 1997 growing season was 4.5mm Model predicted mean daily ET during the 1997 growing season varied from 3.6 to 4.7mm depending on the prediction model Crop coefficients varied from 0.96 to 1.27 depending on the prediction model Comparison of the seven reference crop ET prediction methods used in this study shows that the Penman-Monteith method gave the smallest ET while the Hargreaves method gave the largest ET. The crop coefficient by the corrected Penman method was 1.03, which is closest to 1.0, suggesting that this method may he the best prediction method.
Purpose::This study aims to analyze the management performance and production efficiency of medicinal crop farmers. Methods: We conducted an empirical survey of medicinal crop farmers and analyzed production efficiency using DEA method. Results: First, The crops that increased the number of farms during 2010 and 2018 were Angelica tenuissima and Salvia miltiorrhiza, which was attributed to higher income per hour than other crops. Second, As for the efficiency of Liriope platyphylla, the average was 0.376, and the coefficient of variation was the lowest, 0.566. Third, Salvia miltiorrhiza and Atractylodes japonica had the highest technical efficiency after Liriope platyphylla, but the variation coefficient was high and the efficiency was relatively high. Fourth, As a result of performing variance analysis to find out the difference of each crops on the value of medicinal crop efficiency, the technical efficiency, pure technical efficiency, and scale efficiency were all statistically significant. Conclusion: Based on the results above, following policy suggestions are offered. First, It is necessary to provide information on crops with high income compared to the input of labor, and to develop labor-saving cultivation technologies for each crop. Second, A stable labor supply system will be needed in rural areas. Third, Efforts should be made to close the technological gap between farmers through a lot of education and consulting for farmers who grow medicinal crops.
Background: The leaf temperature ($T_{LEAF}$) is one of the most important physical parameters governing water and carbon flux, including evapotranspiration, photosynthesis and respiration. Cnidium officinale is one of the important folk medicines for counteracting a variety of diseases, and is particularly used as a traditional medicinal crop in the treatment of female genital inflammatory diseases. In this study, we developed a model to estimate $T_{Leaf}$ of Cnidium officinale Makino based on black globe temperature ($T_{BGT}$). Methods and Results: This study was performed from April to July 2018 in field characterized by a valley and alluvial fan topography. Databases of $T_{LEAF}$ were curated by infrared thermometry, along with meteorological instruments, including a thermometer, a pyranometer, and an anemometer. Linear regression analysis and Student's t-test were performed to evaluate the performance of the model and significance of the parameters. The correlation coefficient between observed $T_{LEAF}$ and calculated $T_{BGT}$ obtained using an equation, developed to predict $T_{LEAF}$ based on $T_{BGT}$ was very high ($r^2=0.9500$, p < 0.0001). There was a positive relationship between $T_{BGT}$ and solar radiation ($r^2=0.8556$, p < 0.0001), but a negative relationship between $T_{BGT}$ and wind speed ($r^2=0.9707$, p < 0.0001). These results imply that heat exchange in leaves seems to be mainly controlled by solar radiation and wind speed. The correlation coefficient between actual and estimated $T_{BGT}$ was 0.9710 (p < 0.0001). Conclusions: The developed model can be used to accurately estimate the $T_{Leaf}$ of Cnidium officinale Makino and has the potential to become a practical alternative to assessing cold and heat stress.
Crop yield insurance program in Korea has rapidly grown not only in quantity but in quality for 15 years since it was introduced in 2001. Despite growth of Crop insurance, performance evaluation for crop yield insurance has not fully been evaluated at the farm, consumer and national level. The purpose of this study is to conduct the performance evaluation for crop yield insurance through estimating the effects of farm revenue stabilization and social welfare increase with three popular insurance items: apple, pear and sweet persimmon. Based on the analysis of social welfare effect, cost-benefit analysis of operating crop yield insurance was conducted at the national level. We found that crop yield insurance stabilizes farm revenue based on the estimated four risk indicators: Coefficient of Variation, Value at Risk, Certainty Equivalence, and Risk Premium. The result of cost-benefit analysis shows that crop yield insurance increases social net benefit by 44.1 billion won for the three items. As a result, crop yield insurance program has contributed remarkably on social welfare as well as farm management and its role will be more important in the future.
A split-plot designed experiment including four rice varieties and 10 nitrogen levels was conducted in 2003 at the Experimental Farm of Seoul National University, Suwon, Korea. Before heading, hyperspectral canopy reflectance (300-1100nm with 1.55nm step) and nine crop variables such as shoot fresh weight (SFW), leaf area index, leaf dry weight, shoot dry weight, leaf N concentration, shoot N concentration, leaf N density, shoot N density and N nutrition index were measured at 54 and 72 days after transplanting. Grain yield, total number of spikelets, number of filled spikelets and 1000-grain weight were measured at harvest. 14,635 narrow-band NDVIs as combinations of reflectances at wavelength ${\lambda}l\;and\;{\lambda}2$ were correlated to the nine crop variables. One NDVI with the highest correlation coefficient with a given crop variable was selected as the NDVI of the best fit for this crop variable. As expected, models to predict crop variables before heading using the NDVI of the best fit had higher $r^2$(>10\%)$ than those using common broad- band NDVI red or NDVI green. The models with the narrow-band NDVI of the best fit overcame broad- band NDVI saturation at high LAI values as frequently reported. Models using NDVIs of the best fit at booting showed higher predictive capacity for yield and yield component than models using crop variables.
In order to provide basic information for the estimation of evapotranspiration in the ponded direct seeding paddy field, both field lysimeter experiment and model prediction were performed to estimate daily ET. Various methods were used to predict daily reference crop ET and crop coefficients. Measure4 mean daily ET during the 1995 growing season varied from 5.9 to 6.1 mm depending on the species, while it varied from 5.1 to 5.5 mm in 1996. Model predicted mean daily ET during the 1995 growing season varied from 3.9 to 4.9 mm depending on the prediction model, while it varied from 3.5 to 4.7 mm in 1996. The smaller ET values both measured and predicted in 1996 were caused by the low values of temperature, sunshine hours, and solar radiation. Crop coefficients varied from 1.20 to 1.50 in 1995 depending on the prediction model, while it varied from 1.10 to 1.47 in 1996. Comparison of the seven reference crop ET prediction methods used in this study shows that the Penman-Monteith method and the FAO-Radiation method gave the lowest ET while the corrected Penman method and the Hargreaves method gave the largest ET. Since crop coefficients vary to a large extent based on the prediction methods, reference crop ET prediction method should be carefully selected in irrigation planning.
Kim, Kwan-Su;Park, Si-Hyung;Choung, Myoung-Gun;Kim, Sun-Lim
한국작물학회지
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제51권spc1호
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pp.304-309
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2006
Near infrared reflectance spectroscopy (NIRS) was used to develop a rapid and nondestructive method for the determination of fatty acid composition in sesame (Sesamum indicum L.) seed oil. A total of ninety-three samples of intact seeds were scanned in the reflectance mode of a scanning monochromator, and reference values for fatty acid composition were measured by gas-liquid chromatography. Calibration equations were developed using modified partial least square regression with internal cross validation (n=63). The equations obtained had low standard errors of cross-validation and moderate $R^2$ (coefficient of determination in calibration). Prediction of an external validation set (n=30) showed significant correlation between reference values and NIRS estimated values based on the SEP (standard error of prediction), $r^2$ (coefficient of determination in prediction) and the ratio of standard deviation (SD) of reference data to SEP. The models developed in this study had relatively higher values (more than 2.0) of SD/SEP(C) for oleic and linoleic acid, having good correlation between reference and NIRS estimate. The results indicated that NIRS, a nondestructive screening method could be used to rapidly determine fatty acid composition in sesame seeds in the breeding programs for high quality sesame oil.
Synthetic Aperture Radar (SAR) at C-band is an ideal remote sensing system for crop monitoring owing to its short wavelength, which interacts with the upper parts of the crop canopy. This study evaluated the potential of dual polarimetric Sentinel-1 at C-band for monitoring rice phenology. Rice phenological variations occur in a short period. Hence, the short revisit time of Sentinel-1 SAR system can facilitate the tracking of short-term temporal morphological variations in rice crop growth. The sensitivity of SAR backscattering coefficients, backscattering ratio, and polarimetric decomposition parameters on rice phenological stages were investigated through a time-series analysis of 33 Sentinel-1 Single Look Complex images collected from 10th April to 25th October 2020 in Gimhae, South Korea. Based on the observed temporal variations in SAR parameters, we could identify and distinguish the phenological stages of the Gimhae rice growth cycle. The backscattering coefficient in VH polarisation and polarimetric decomposition parameters showed high sensitivity to rice growth. However, amongst SAR parameters estimated in this study, the VH backscattering coefficient realistically identifies all phenological stages, and its temporal variation patterns are preserved in both Sentinel-1A (S1A) and Sentinel-1B (S1B). Polarimetric decomposition parameters exhibited some offsets in successive acquisitions from S1A and S1B. Further studies with data collected from various incidence angles are crucial to determine the impact of different incidence angles on polarimetric decomposition parameters in rice paddy fields.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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